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Enregistrement W2967155443 · doi:10.1186/s12870-019-1963-z

Improving salt tolerance in potato through overexpression of AtHKT1 gene

2019· article· en· W2967155443 sur OpenAlexaff
Li Wang, Yuhui Liu, Dan Li, Jiangwei Yang, Jingjing Zhang, Junlian Zhang, Di Wang, Yantai Gan

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyGeneBiotechnologyGeneticsAgronomyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Survival of plants in response to salinity stress is typically related to Na + toxicity, but little is known about how heterologous high-affinity potassium transporter (HKT) may help alleviate salt-induced damages in potato ( Solanum tuberosum L.). In this study, we used the Arabidopsis thaliana high-affinity potassium transporter gene ( AtHKT1 ) to enhance the capacity of potato plants to tolerate salinity stress by decreasing Na + content and improving K + /Na + ratio in plant leaves, while maintaining osmotic balance. Seven AtHKT1 transformed potato lines (namely T1, T2, T3, T5, T11, T13 and T15) were compared with non-transgenic control plant at molecule and whole-plant levels. The lines T3 and T13 had the highest AtHKT1 expression with the tolerance index (an quantitative assessment) being 6.8 times that of the control. At 30 days under 100 and 150 mmol L − 1 NaCl stress treatments, the T3 and T13 lines had least reductions in net photosynthetic rate, stomatal conductance and transpiration rate among the seven lines, leading to the increased water use efficiency and decreased yield loss. We conclude that the constitutive overexpression of AtHKT1 reduces Na + accumulation in potato leaves and promotes the K + /Na + homeostasis that minimizes osmotic imbalance, maintains photosynthesis and stomatal conductance, and increases plant productivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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